DMPは魔法の箱ではない

本連載は、RTBをはじめとしたアドテクノロジーについて分かりやすく解説し、マーケティング担当者による最適なDSPの選定や活用を実現することを狙いとします。

前回は、DSPにおけるターゲティング手法を紹介しました。そして、このターゲティングにおいて重要な視点の1つとして「自社が保有するデータの積極的な活用」をあげ、これを可能にするためのソリューションとして注目を集めたものが「DMP(データマネジメントプラットフォーム)」だと説明しました。

今回は、ユーザーデータの集約・管理を可能とする「DMP」に関して解説したいと思います。

DMPは魔法の箱ではない

さて、テクノロジーが発展した現代において、企業のマーケティング担当者のミッションとは何でしょうか。

STP戦略(Segmentation-Targeting-Positioning)に従い、見込客・既存客といったユーザーごとの状態を把握し、適切なメッセージを適切なタイミングで発信することや、ROIの高い施策や新たなチャレンジ施策の実施において、PDCAをまわしながら常に効果を上げていくことだ、と私たちは考えます。

そして、DSPとDMPの連携は、広告運用の効率性向上だけでなく、ユーザー分析や仮説検証によるマーケティング効果の向上や、他施策との連動による相乗効果などを期待した地道なチャレンジの継続を実現するプラットフォームとなり得るのではないでしょうか。

一方で、DMPを設置すれば、準備完了! 万事快調! とはいきません。

データの取り扱いをはじめ、各部署への連携と責任範囲の決定、経営プロセスへの組み込みなど、真面目にやればやるほど検討すべき事案が増えるケースもあります。既に導入した企業の担当者からは、「最初はものすごく大変だった」という声をよく伺います。

したがって、安易に導入しても大きな効果は期待できないでしょう。それなりの覚悟をもって取り組む必要があります。

DMPとは? - 3つの基本機能

DMPとは、さまざまなデータを「集約・統合」し「分析・分類」するほか、それらをWeb広告の配信やその他チャネルでのターゲティング情報として「入力・活用」するための管理ツールです。

1. データの集約・統合

DMPにて格納できるデータとして、自社Webサイトに設置したタグを基に収集するファーストパーティデータがあります。これは、訪問者のアトリビューションや滞在時間、閲覧ページ、Web上で購入した商品・サービスの特徴といったユーザーの特性を把握するためのオンラインデータとなります。

また、第三者が提供するサードパーティデータも、DMPに格納できるデータの1つです。日本でもようやく、このデータを扱う企業や広告媒体社が増えており、広告主企業は、これらをファーストパーティデータと組み合わせて活用することでターゲティングの精度を高めることができると期待しています。

アドテクノロジー領域はこれまで、オンラインデータとオフラインデータとの統合(組み合わせ)が難しいとされており、独自体系で発展してきました。しかし、DMPとの連携により、第三者が提供するオンラインデータだけでなく、自社内のCRM情報(例えば、購入金額や回数、メールの効果などのオフラインデータ)を同時に活用することが可能となります。

すなわち、DMPの「データ集約・統合」機能により、「自社Webサイトの行動履歴」と「自社CRMデータ」「第三者データ」を組み合わせることで、配信対象の細かいセグメントとターゲティングを実現します。

2. 分析・分類

マーケティング担当者が効果の高い施策を実行するために、ユーザーインサイト(定性情報)を理解することは必須となるでしょう。昨今、注目されている行動観察やカスタマージャーニーというマーケティング手法も、顧客の行動プロセスやその背景を理解する、という顧客インサイトを発見するための一手法です。

DMPは、上記の通り、さまざまなデータを集約・統合できることから、ユーザーインサイトの強化も期待されていますが、そのためには集約・統合したデータを分析・分類する必要がでてきます。

例えば、同じプロモーションでサイトに訪れたユーザーであっても、訪問時の行動に大きな違いがある場合はセグメントを分けるなど、細かな分析・分類を行います。これにより、ユーザーインサイトの理解に繋がるほか、ターゲティングの精度向上も実現します。

3. 入力・活用

DMPにおいて作成したセグメントは、DSPと連携することで広告配信に活用できます。

従来のターゲティング手法は、各DSPでターゲティングルールを設定し、個別に運用を最適化する必要がありました。しかし、DMPと連携することにより、企業側でセグメントを作成・管理することができるため、例えば、同一のセグメントがDSPごとにどのように反応するか、というテスト運用が可能となります。

また、DSPに限らず、自社サイトでのLPO(Landing Page Optimization) や商品情報のレコメンデーション、メール配信における訴求内容の変更・配信時期の判断情報としても活用できるのです。

DMP導入に向けて

最後に、DMPの導入に向けてのポイントを確認しましょう。

これまで、DMPを導入しデータを本格的にマーケティングへ活用することは難しいと考えられていました。しかし現在は、クラウドやビックデータの活発化などで、DMPの構築も小規模でスタートすることが可能です。

導入初期は、膨大なデータに圧倒され、あれもこれもと手を出してしまいがちです。高度な分析や複雑な解析を行う前に、シンプルな仮説とセグメントからテストを行い、少しずつ精緻なターゲティングを構築していきましょう。担当する商品やサービスの「ユーザー理解」から「複数のシナリオ作成」「具体的なアクションと検証」を継続的に実行することが重要です。

また、DMPの導入は、ユーザー理解だけでなく、自社サービスが選ばれる理由やどのようにコミュニケーションをするべきかを改めて考える機会にもなります。「ツールが勝手に解決してくれる」と考え、安易に導入するのではなく、データドリブンなアクションを継続的に実施する意思を持って取り組んでほしいと思います。

なお、DSPを採用する際は、できるだけ多くのベンダーの話を聞き、各社の特性を見極めながら、自社に合うかどうかを判断しましょう。DSPの連動を重視したものや、EC向けレコメンド機能を中心としたものなど、ベンダーによって特性が大きく異なります。

さて、次回は連載の最終回です。

これまで、アドテクノロジーの歴史や最適化、データ活用の急速な発展などを見てきました。テクノロジーの進歩はWeb広告の配信にとどまらず、マーケティング領域全般に拡がっています。

最終回では、今後マーケターに必要となるスキルを、データ活用という視点で考えてみたいと思います。

執筆者紹介

ソネット・メディア・ネットワークス 商品企画部

2000年3月に設立。ソニーグループの一員として、インターネットサービスプロバイダー(ISP)を運営するソネットの連結子会社としてインターネットマーケティング事業を展開する。国内最古のアドネットワーク事業者として10年以上の実績があるほか、RTBの市場拡大に先駆け、DSP「Logicad(ロジカド)」を自社開発。2014年10月には、インターネット広告に関する技術の精度向上を目的とした研究開発を行うラボを新たに設立するなど、独自のポジションを築く。